Should patients with mild asthma be excluded from allergic rhinitis drug trials?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The comorbidity of allergic rhinitis (AR) and asthma has been recognized as an important consideration in successful asthma treatment and control. In the study of allergy treatments, often patients with allergic rhinitis with asthma are excluded from the study. Objectives: To examine whether patients with allergic rhinitis and asthma (ARA) respond differently than their AR alone counterparts to antihistamine treatment in a controlled natural allergen challenge of an EEC. Methods: 24 patients with positive SPT and history to house dust mite (HDM) were consented and studied to controlled HDM exposure in an EEC. 4/24 patients had mild asthma (GINA I). Patients were studied at baseline for 3 hrs and if they achieved 6/12 on nasal symptoms there were randomized to one of two treatment arms: active, cetirizine HCl or placebo, and studied for an additional 8h in the EEC. Patients recorded their nasal symptoms every 15 minutes over the first 2 hrs, and every half-hour for the remainder. The AUC for active vs placebo treatment was compared using a student9s t-test. Results: When AR+ARA data was included, cetirizine showed a 34.6% reduction in symptoms compared to placebo. This did not reach significance. When ARA were excluded, there was a 46.8% efficacy (p<0.05).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».